主題:非機率抽樣方法

常見的非機率抽樣方法有三種：(1)便利抽樣(convenience sampling)、(2)立意抽樣(purposive sampling)、(3)配額抽樣(quota sampling)。顧名思義，便利抽樣是指研究者以自己最容易取得的一組樣本做為研究的資料。比如某位研究人員想用訪談的方式研究美國醫院院長對Obama總統所進行的醫療改革的看法與意見，照理說應該從全美國的醫院院長中隨機抽樣出足夠的人數，來進行個別訪談。可是該研究員的時間與研究經費有限，因此就退而求其次，就其目前所在的地區附近二十位認識的醫院院長個別進行訪談。這樣便可以省去大筆的交通費與往返的時間，並且透過交情也容易徵得這些院長們接受訪談的同意。便利抽樣有時又稱為偶遇抽樣(accidental sampling)。 使用二手資料的研究事實上非常倚重便利抽樣的研究樣本。在美國進行醫院相關的研究，學者經常使用美國醫院協會(American Hospital Association, AHA)每年對其會員醫院與非會員醫院的調查資料庫，這個資料庫近似美國所有醫院的普查資料，涵蓋面相當廣，可是並不是每一家醫院都有填寫資料回報，特別是非會員醫院的資料相當不齊全。因此嚴格來說，此資料庫中的醫院樣本並非美國所有醫院的一份機率抽樣樣本，而是一個方便抽樣的樣本。但是因為其所涵蓋的醫院樣本數很大，有相當程度的代表性，而且資料豐富，方便取得，因此受到研究人員的喜愛。 立意抽樣有時稱為專家抽樣(expert sampling)、或判斷抽樣(judgment sampling)，是指研究人員根據某種目的，刻意尋找具備某種特質的個體來組成研究樣本。全民健保局為管控醫院的申報費用，在進行申報案件審查時，大量運用立意抽樣的方法，比如健保局先透過電腦系統了解某家醫院在哪些治療項目、科別或醫師的申報費用成長最快，然後針對該範圍密集抽取案件來做審查。 立意抽樣也是質性研究相當重視的抽樣方法，比如在grounded theory的質性研究中，研究資料的取得並非透過隨機取樣，而是根據資料的豐富性來決定，研究人員所考量的是哪一些研究對象最能夠提供完整且足夠的研究資料。比如我們要研究藥師給藥錯誤的原因，最好是去訪談曾經給錯藥的藥師，而不是從藥局中隨機抽出幾位藥師來做訪談。如果要研究糖尿病人血糖控制不好的原因，理想的訪談對象是血糖控制最不理想的病人，而不是從所有糖尿病人中隨機抽樣。這裡所謂的立意取樣是指考量哪些對象能夠提供對理論的建構或瞭解問題本質最能夠提供深入且完整資料與直接的幫助。在運用焦點團體(focus group)的研究中，通常焦點團..